深度学习岩性识别研究进展

2026年10月19日，《工程地质学报》刊发一项针对隧道工程现场地质图像岩性识别的研究。该研究针对现场地质图像数据集缺失与类别不平衡问题，构建了工程现场环境下的专业地质图像数据集，并提出基于残差神经网络、采用Weighted Softmax Loss按类别样本数量重加权的方法。实验结果显示，模型总体精度达95%，注意力热力图显示模型关注区域与人类判断一致，研究据此称技术有效性与工程可解释性得到验证。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道或不同说法。

模型根据报道生成 · 18 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。